【源码】基于数据分析和数学模型的古代玻璃制品管理系统

项目简介

本项目借助数学建模与数据分析技术，对古代玻璃制品成分数据进行综合管理与分析。通过对玻璃文物数据开展分类、关联分析以及聚类等操作，助力理解和预测玻璃制品的类型、质量、年代等关键信息，为历史研究和文物保护提供决策依据。

项目的主要特性和功能

数据导入与处理模块

• 可从CSV文件导入古代玻璃制品成分数据。
• 具备数据预处理功能，包含缺失值处理、异常值检测。

数据分析与建模模块

• 运用关联分析、聚类分析等数学模型对玻璃制品成分数据进行建模分析。
• 生成分析报告与统计图表展示分析结果。

关联分析功能

• 基于Apriori算法进行关联规则挖掘，发现成分间的关联关系。
• 可视化呈现关联规则，便于理解不同成分的相互影响。

聚类分析功能

• 采用K-means聚类算法对玻璃制品成分数据聚类分析。
• 依据聚类结果对玻璃制品分类，辅助识别不同类型。

方差分析与独立样本t检验模块

• 开展方差分析，比较不同组玻璃制品成分数据的方差差异。
• 进行独立样本t检验，比较两组数据的均值差异。

用户界面与交互设计

• 界面直观，支持图形化展示分析结果。
• 提供交互式操作，涵盖数据导入、参数设置、结果展示等。

安装使用步骤

1. 解压源码文件，保证所有文件和文件夹处于同一目录。
2. 安装必要的Python库，如numpy、pandas、matplotlib等，可通过pip或conda安装。
3. 运行程序，打开用户界面。
4. 导入数据：点击“导入数据”按钮，选择CSV文件导入。
5. 设置分析参数：按需选择关联分析、聚类分析等功能，并设置对应参数。
6. 运行分析：点击相应按钮进行数据分析。
7. 查看结果：分析结果会在界面实时展示，支持导出为PDF或CSV格式。

注意事项

• 确保数据源真实准确，保障分析结果可靠。
• 根据实际数据量大小，选择合适的数据分析工具和方法。对于大规模数据，可能需采用分布式计算或云计算技术。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】